STANDARD: Es ist viel einfacher, klassische Computer miteinander zu vergleichen, als das bei Quantencomputern der Fall ist – warum?

Leymann: Bei Quantenrechnern gibt es völlig unterschiedliche technische Ansätze: Manche basieren auf Supraleitung, andere auf Ionen, wieder andere auf verschränkten Lichtteilchen oder auf kalten Atomen. Sehr dominant bei den großen Herstellern wie Google und IBM sind die supraleitenden Rechner.

STANDARD: Was sind die Vor- und Nachteile von supraleitenden Quantencomputern?

Leymann: Der Vorteil ist, dass sie schon am Markt sind und man bereits einiges damit machen kann. Der Nachteil ist, dass man zwischen zwei supraleitenden Qubits immer eine direkte Verbindung benötigt, um sie gemeinsam zu verarbeiten. Dabei kommt es aber zu Störungen. Das ist ein viel kleineres Problem bei Quantenrechnern, die auf Ionen-Fallen basieren, wie sie etwa an der Universität Innsbruck entwickelt werden. Bei diesem Konzept ist es jedoch schwieriger, viele Qubits zu erreichen. Es hat also jede Bauweise ihre Vor- und Nachteile, und natürlich glaubt jeder Hersteller, dass sein Konzept das beste ist.

STANDARD: Wie lassen sich dann unterschiedliche Quantencomputer vergleichen?

Leymann: Es gibt viele Vorschläge für ein geeignetes Maß. In den Anfängen von Quantencomputern hat man vor allem auf die Anzahl der Qubits geschaut. Man dachte, je mehr Qubits, desto besser. Das hat sich aber als Unsinn herausgestellt, denn es geht auch um die Zeit, die es dauert, bis die Qubits zerfallen. IBM hat einen Vorschlag für ein Maß gemacht, das sich immer stärker durchsetzt und von vielen verwendet wird. Das ist das Quantenvolumen. Es beinhaltet die Anzahl der Qubits, aber auch, wie stabil sie sind und wie viele Rechenschritte fehlerfrei ausgeführt werden können.

STANDARD: Wenn es um den Vergleich von klassischen Computern und Quantencomputern geht, spielt das Konzept der Quantenüberlegenheit eine wichtige Rolle. Worum geht es dabei?

Leymann: Bei der Quantum-Supremacy ging es zunächst darum, Quantenalgorithmen zu programmieren, die exponentiell schneller sind als klassische Algorithmen. Einer der ersten, der gefunden wurde, ist der Algorithmus von David Deutsch. Dabei geht es vereinfacht gesagt um einen Münzwurf und um die Frage, wie oft man eine Münze werfen muss, um festzustellen, ob es eine echte Münze mit Kopf und Zahl ist oder eine gefälschte mit zwei gleichen Seiten. Man wollte noch mehr solche Algorithmen finden, doch das war zunächst eine enttäuschende Suche, weil es kaum welche gab. Man hat aber auch Quantenalgorithmen gefunden, mit denen man wesentlich präzisere Resultate erzielen kann als mit klassischen – daher spricht man heute eher vom Quantum-Advantage oder Quantenvorteil.

STANDARD: Gibt es schon Quantencomputer, die klassischen Computern überlegen sind? Google hat ja im Vorjahr behauptet, die Quantenüberlegenheit bereits erreicht zu haben ...

Leymann: Der Haken am Google-Experiment ist, dass es keine Anwendung hat: Google hat einen sehr speziellen Algorithmus herangezogen, der genau auf deren Quantencomputer zugeschnitten ist, und für dieses Beispiel hat sich ergeben, dass der Quantencomputer sehr schnell ist, während die Berechnung mit einem Superrechner zigtausende Jahre brauchen würde. Das behauptet Google. IBM sagt wiederum, dass diese Berechnung auf deren Supercomputer nur ein paar Tage dauern würde. So gibt es viel Potenzial, um zu streiten. Ich finde, dass man auch von einem Quantenvorteil sprechen kann, wenn man Ergebnisse mit einer größeren Präzision erzielt. Aber wirklich interessant wird es dann, wenn es auch konkrete Anwendungsbeispiele gibt.

STANDARD: Für welche Anwendungsbereiche gibt es Quantenalgorithmen, die genauere Ergebnisse als klassische Algorithmen liefern?

Leymann: In meinem Institut haben wir festgestellt, dass es solche Quantenalgorithmen im Bereich des maschinellen Lernens gibt. Bei künstlicher Intelligenz können wir mit Quantenalgorithmen Ergebnisse erzielen, deren Präzision wir mit klassischen Algorithmen nicht schaffen. Das liegt daran, dass es beim maschinellen Lernen viel um Optimierung geht, und dabei sind Quantencomputer ganz hervorragend. Es gibt außerdem eine Reihe an Unternehmen, die Quantenalgorithmen für die Materialforschung und die Pharmaforschung nutzen – etwa dafür, neue Wirkstoffe zu finden. Es gibt jetzt schon Unternehmen, die Quantencomputer produktiv nutzen: Sie haben Probleme identifiziert, die sie mit klassischen Computern nicht so gut lösen können.

STANDARD: Wann könnte es denn zu einem großflächigen Einsatz kommen?

Leymann: Man muss sich die Roadmap der Hersteller ansehen. IBM sagt zum Beispiel, dass sie in diesem Jahr einen Quantenrechner mit 127 Qubits haben wollen, nächstes Jahr mehr als 400 Qubits und Ende des Jahrzehnts eine Million Qubits. Man muss dabei noch die Fehlerkorrektur mitbedenken, von einer Millionen Qubits könnten mehrere Tausend fehlerkorrigierte Qubits übrig bleiben. Das wäre dann tatsächlich ein Quantencomputer, mit dem man schon sehr viele Probleme lösen kann. Doch dabei muss ich eine Warnung aussprechen: Diese blöden Quantencomputer unterscheiden sich so stark von klassischen Rechnern, man programmiert sie so unterschiedlich, dass viele Firmen den Umstieg unterschätzen und glauben, sie haben noch Zeit, sich mit der Technologie auseinanderzusetzen. Mein Appell lautet: Unternehmen müssen jetzt schon ein kleines Team zum Thema Quantencomputing aufbauen, um den Umstieg vorzubereiten. Ich denke, dass wir in zehn Jahren eine Reihe von produktiven Anwendungen von Quantencomputern haben, die man nicht mehr wird wegdenken können.

STANDARD: Werden wir alle einmal Quantencomputer statt klassischer PCs verwenden?

Leymann: Nein. Wir werden auch nie ein Quantenhandy haben. Aber es wird Synergien zwischen Quanten- und klassischen Computern geben. Wir werden immer klassische Rechner haben, und wir nutzen Quantenrechner, wo diese besonders gut sind, und dann geht es wieder zurück zu klassischen Rechnern. Diese Schleifen zwischen klassischen und Quantencomputern werden eine immer wichtigere Rolle spielen. (Tanja Traxler, 19.4.2021)